توسيع نطاق فهم الرموز البرمجية: كيف تستفيد Jolt AI من Gemini API؟

يدرك المطوّرون الذين يعملون على قواعد بيانات كبيرة الحجم ومخصّصة للإنتاج مدى صعوبة ذلك. قد يبدو فهم السياق والعثور على الملفات ذات الصلة وإجراء التغييرات وكأنّك تتنقّل في متاهة. تتصدّى Jolt AI لهذه المشكلة مباشرةً من خلال أداة لإنشاء الرموز البرمجية وأداة محادثة مصمّمتَين خصيصًا لقواعد الرموز البرمجية التي تتضمّن أكثر من 100, 000 سطر في العالم الحقيقي. ما هي الأداة السرية التي تتيح لهم تقديم سرعة ودقة في الوقت نفسه؟ ‫Gemini API، وخاصةً Gemini 2.0 Flash

تهدف Jolt AI إلى تمكين المطوّرين من فهم أي قاعدة رموز والمساهمة فيها على الفور. تواجه العديد من الأدوات الحالية صعوبة في التعامل مع قواعد الرموز البرمجية الكبيرة الحالية، وتتطلب من المستخدمين اختيار ملفات السياق يدويًا. وهي عملية مملة وغير عملية. تستخدم Jolt AI بحثًا دلاليًا جديدًا يحدّد ملفات السياق ذات الصلة بدقة وتلقائيًا. وهي تُحدث فرقًا كبيرًا في تطوير الميزات وإصلاح الأخطاء وتسهيل استخدام التطبيق وغير ذلك.

كان التحدي الذي واجهته شركة Jolt AI هو العثور على نموذج يمكنه تشغيل مسار البحث الخاص بها مع مزيج مناسب من السرعة والاتساق وفهم الرموز البرمجية. يوضح يف سبيكتور، الرئيس التنفيذي لشركة Jolt AI، قائلاً: "كنّا نسعى إلى تسريع 3 خطوات مستندة إلى الذكاء الاصطناعي في مسار البحث عن الرموز البرمجية". "تتطلّب كل خطوة فهمًا للغات البرمجة والأُطر وبرامج المستخدمين ونواياهم".

إليك Gemini 2.0 Flash. بالنسبة إلى Jolt AI، حقّق هذا النموذج التحسّن المطلوب في الأداء. يقول "سبيكتور": "بعد إجراء بعض التعديلات على الطلبات، تمكّنا من الحصول على نتائج أكثر اتساقًا وبجودة أعلى باستخدام ‎Gemini 2.0 Flash مقارنةً بنموذج أبطأ وأكبر من مقدّم خدمة آخر".

كيف تستخدم Jolt AI نموذج ‎2.0 Flash من Gemini؟ وهي تتيح تنفيذ عدة خطوات مهمة في مسار البحث عن الرموز البرمجية، ما يوفّر السرعة والدقة اللازمتَين للتنقّل في المستودعات الضخمة وفهمها. على الرغم من أنّ التفاصيل الدقيقة هي "سرّ النجاح"، إلا أنّ التأثير واضح: يتيح Gemini 2.0 Flash لـ Jolt AI إبراز المعلومات الصحيحة بسرعة ضمن قواعد البيانات المعقّدة.

كان التبديل إلى Gemini API فعّالاً بشكل ملحوظ. يقول "سبكتور": "يستغرق تنفيذ حزمة تطوير البرامج (SDK) بضع ساعات، ويستغرق ضبط الطلبات واختبارها يومَين". استخدم الفريق أيضًا Google AI Studio لوضع أفكار حول الطلبات وتعديلها، ما أدّى إلى تبسيط عملية التطوير.

وقد حقّقت شركة Jolt AI نتائج مبهرة بعد استخدام نموذج ‎2.0 Flash من Gemini:

• انخفاض في أوقات الاستجابة بنسبة تتراوح بين %70 و%80: إنّ الخطوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في مسار البحث أسرع بكثير.
• إجابات أكثر جودة وأكثر اتساقًا: يتلقّى المستخدمون نتائج أفضل أسرع بمرتين.
• انخفاض التكاليف بنسبة% 80: أصبحت أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التي تم نقلها أكثر فعالية من حيث التكلفة.

يؤكّد "سبيكتور" قائلاً: "نقدّم للمستخدمين إجابات بجودة أعلى وبسرعة تزيد عن الضعف". يؤكّد هذا المزيج من السرعة والجودة وتوفير التكاليف على فعالية نموذج ‎2.0 Flash من Gemini في التطبيقات التي تتطلّب أداءً عاليًا.

تعمل Jolt AI حاليًا على توسيع نطاق توافقها مع بيئات التطوير المتكاملة من خلال إضافة JetBrains القادمة واستكشاف إمكانية الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات. تتطلّع شركة Spektor إلى الإمكانات الأوسع التي يوفّرها Jolt AI للمؤسسات، بدءًا من مساعدة المطوّرين وقادة الهندسة إلى دعم فِرق دعم العملاء وتفعيل مسارات آلية لرموز الذكاء الاصطناعي.

في ما يتعلّق بتجربته مع Gemini API، يقدّم "سبكتور" النصيحة التالية للمطوّرين الآخرين:

"إنّ نموذج Gemini 2.0 Flash أكثر تطورًا مما تتوقّع، لذا أنصحك بتجربته. وهو ممتاز في استرجاع المعلومات، أي أفضل بكثير من بعض النماذج الأبطأ والأكثر تكلفة". ويشجّع المطوّرين أيضًا على استكشاف أحدث النماذج من عائلة Gemini: "يجب الاطّلاع على الجيل الجديد، أي Gemini 2.0 Flash وGemini 2.5 Pro. لقد جعل نموذج ‎2.0 Flash من Gemini منتجنا أسرع بأكثر من الضعف مع تحسين جودة الردود. وتشكّل النماذج الجديدة خطوة كبيرة في هذا الاتجاه".

توضّح قصة نجاح Jolt AI كيف يمكن لسرعة نموذج Gemini 2.0 Flash وقدرته أن يعزّزا بشكل كبير أدوات المطوّرين المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، لا سيما تلك التي تتعامل مع تعقيدات قواعد البيانات الكبيرة.

هل أنت مستعد للبدء؟ يمكنك الاطّلاع على مستندات Gemini API والبدء باستخدام Google AI Studio اليوم.